본 논문에서는 인식된 얼굴의 포즈 상태 열에 오토마타 기법을 적용하여 다양한 헤드 제스처 를 인식하는 방법을 제안한다. 얼굴 영역의 추출에는 Yl7외 I성분인 최적의 얼굴색 정보와 적응적인 차영상 정보를 이용하며. 눈 영역 추출에는 소벨 연산자와 투영 기법. 그리고 눈의 기하학적 위치 정보를 이용 한다 얼굴의 상태 인식에는 계층적인 특징분석 방법을 사용하며, 인식된 얼굴 상태 열에 오토마타 기법을 적용하여 13가지 제스처; 준비, 상측, 하측, 좌측, 우측, 전진, 후퇴, 좌 윙크, 우 윙크, 좌 더블 윙크 우 더블 윙크, 긍정, 부정제스처를 인식한다. 총 8명으로부터 1,488 프레임의 영상을 취득하여 실험한 결과, 99.3%의 얼굴 영역 추출률 95.3%, 의 눈 영역 추출률, 94.1% 의 얼굴 상태 인식률. 그리고 93.3%의 헤드제 스처 인식률을 얻었다
Park, Choon-Soo;Yu, Hyung-Seog;Cha, Jung-Yul;Mo, Sung-Seo;Lee, Kee-Joon
대한치과교정학회지
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제49권6호
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pp.393-403
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2019
Objective: Sliding mechanics using orthodontic miniscrews is widely used to stabilize the anchorage during extraction space closure. However, previous studies have reported that both posterior segment displacement and anterior segment displacement are possible, depending on the mechanical properties of the archwire. The present study aimed to investigate the effect of archwire stiffness and friction change on the displacement pattern of the maxillary posterior segment during anterior segment retraction with orthodontic miniscrews in sliding mechanics. Methods: A three-dimensional finite element model was constructed. The retraction point was set at the archwire level between the lateral incisor and canine, and the orthodontic miniscrew was located at a height of 8 mm from the archwire between the second premolar and first molar. Archwire stiffness was simulated with rectangular stainless steel wires and a rigid body was used as a control. Various friction levels were set for the surface contact model. Displacement patterns for the posterior and anterior segments were compared between the conditions. Results: Both the anterior and posterior segments exhibited backward rotation, regardless of archwire stiffness or friction. Among the conditions tested in this study, the least undesirable rotation was found with low archwire stiffness and low friction. Conclusions: Posterior segment displacement may be unavoidable but reducing the stiffness and friction of the main archwire may minimize unwanted rotations during extraction space closure.
In this research, we propose an automatic knowledge acquisition and composite knowledge expression mechanism based on machine learning and relational database. Most of traditional approaches to develop a knowledge base and inference engine of expert systems were based on IF-THEN rules, AND-OR graph, Semantic networks, and Frame separately. However, there are some limitations such as automatic knowledge acquisition, complicate knowledge expression, expansibility of knowledge base, speed of inference, and hierarchies among rules. To overcome these limitations, many of researchers tried to develop an automatic knowledge acquisition, composite knowledge expression, and fast inference method. As a result, the adaptability of the expert systems was improved rapidly. Nonetheless, they didn't suggest a hybrid and generalized solution to support the entire process of development of expert systems. Our proposed mechanism has five advantages empirically. First, it could extract the specific domain knowledge from incomplete database based on machine learning algorithm. Second, this mechanism could reduce the number of rules efficiently according to the rule extraction mechanism used in machine learning. Third, our proposed mechanism could expand the knowledge base unlimitedly by using relational database. Fourth, the backward inference engine developed in this study, could manipulate the knowledge base stored in relational database rapidly. Therefore, the speed of inference is faster than traditional text -oriented inference mechanism. Fifth, our composite knowledge expression mechanism could reflect the traditional knowledge expression method such as IF-THEN rules, AND-OR graph, and Relationship matrix simultaneously. To validate the inference ability of our system, a real data set was adopted from a clinical diagnosis classifying the dermatology disease.
패턴 인식 문제에서 중요한 전처리 과정 중 하나는 특정을 선택하거나 추출하는 부분이다. 특정을 추출하는 방법으로는 PCA가 보통 사용되고 특정을 선택하는 방법으로는 SFS 나 SBS 등의 방법들이 자주 사용되고 있다. 본 논문은 진화 연산 방법으로써 비선형 최적화 문제에서 유용하게 사용되어 지고 있는 유전자 알고리즘을 특정 선택에 적용하는 유전자 알고리즘 특정 선택 (Genetic Algorithm Feature Selection: GAFS)방법을 개발하여 다른 특징 선택 알고리즘과의 비교를 통해 본 알고리즘의 성능을 관찰한다.
We report the evaluation results of the Korean speech recognition platform called ECHOS. The platform has an object-oriented and reusable architecture so that researchers can easily evaluate their own algorithms. The platform has all intrinsic modules to build a large vocabulary speech recognizer: Noise reduction, end-point detection, feature extraction, hidden Markov model (HMM)-based acoustic modeling, cross-word modeling, n-gram language modeling, n-best search, word graph generation, and Korean-specific language processing. The platform supports both lexical search trees and finite-state networks. It performs word-dependent n-best search with bigram in the forward search stage, and rescores the lattice with trigram in the backward stage. In an 8000-word continuous speech recognition task, the platform with a lexical tree increases 40% of word errors but decreases 50% of recognition time compared to the HTK platform with flat lexicon. ECHOS reduces 40% of recognition errors through incorporation of cross-word modeling. With the number of Gaussian mixtures increasing to 16, it yields word accuracy comparable to the previous lexical tree-based platform, Julius.
As the body shape change which occurs after middle age is the main factor affecting the fit of ready-to-wear clothes, this study was designed to classify and analyze the torso shapes of middle-aged men. This study sorted 3D body scans of 200 men aged 40-64 from the 8th Size Korea (2021) database and extracted their 47 measurement values using the Grasshopper algorithm for automatic extraction landmarks and measurements, developed by the previous research (Ryu & Song, 2022). Eight principal components (torso length, shoulder size, overall body size, abdomen prominence, back protrusion, neck inclination, upper body slope, and hip prominence) were identified and four torso shapes were classified. Shape 1 (28.5%) exhibited the shortest torso length, the narrowest shoulders, and the most protruding back. Shape 2 (21.0%) exhibited the skinniest body and the largest backward inclination of the upper body. Hence, the back appeared to be protruding, and the abdomen looked prominent. Shape 3 (25.5%) had the largest overall body size. Thus, the abdomen looked the least protruding, and it exhibited the flattest back. Shape 4 (25.0%) had the longest torso, widest shoulders, straightest neck, and the least protruding hips. This study suggested these three discriminant functions to identify a new person's torso type.
Park, Heon-Mook;Kim, Byoung-Ho;Yang, Il-Hyung;Baek, Seung-Hak
대한치과교정학회지
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제42권6호
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pp.280-290
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2012
Objective: This study aimed to compare the effects of conventional and orthodontic mini-implant (OMI) anchorage on tooth movement and arch-dimension changes in the maxillary dentition in Class II division 1 (CII div.1) patients. Methods: CII div.1 patients treated with extraction of the maxillary first and mandibular second premolars and sliding mechanics were allotted to conventional anchorage group (CA, n = 12) or OMI anchorage group (OA, n = 12). Pre- and post-treatment three-dimensional virtual maxillary models were superimposed using the best-fit method. Linear, angular, and arch-dimension variables were measured with software program. Mann-Whitney U-test and Wilcoxon signed-rank test were performed for statistical analysis. Results: Compared to the CA group, the OMI group showed more backward movement of the maxillary central and lateral incisors and canine (MXCI, MXLI, MXC, respectively; 1.6 mm, p < 0.001; 0.9 mm, p < 0.05; 1.2 mm, p < 0.001); more intrusion of the MXCI and MXC (1.3 mm, 0.5 mm, all p < 0.01); less forward movement of the maxillary second premolar, first, and second molars (MXP2, MXM1, MXM2, respectively; all 1.0 mm, all p < 0.05); less contraction of the MXP2 and MXM1 (0.7 mm, p < 0.05; 0.9 mm, p < 0.001); less mesial-in rotation of the MXM1 and MXM2 ($2.6^{\circ}$, $2.5^{\circ}$, all p < 0.05); and less decrease of the inter-MXP2, MXM1, and MXM2 widths (1.8 mm, 1.5 mm, 2.0 mm, all p < 0.05). Conclusions: In treatment of CII div.1 malocclusion, OA provided better anchorage and less arch-dimension change in the maxillary posterior teeth than CA during en-masse retraction of the maxillary anterior teeth.
경미한 III급 부정교합의 비발치 치료는 하악 치열의 원심이동과 상악 치열의 근심이동을 통하여 절충 치료를 하게 된다. 지금까지 하악 구치의 원심경사 및 후방이동을 시키기 위해서 다양한 치료 방법이 소개되어 왔다. 골성 고정원을 이용한 치료는 총생이 심한 경우와 같이 하악치열의 후방이동이 요구될 때 적용되는데 환자의 협조도와 무관하게 사용할 수 있지만, 하악 치열의 후방 이동 시 치근 접촉가능성이 있으며 골성 고정원의 탈락 가능성을 배제할 수 없다. Multiloop edgewise arch wire (MEAW)와 악간 고무줄을 이용한 치료는 효율적으로 하악 치아를 원심 경사할 수 있지만, 장치의 복잡성 때문에 제작이 어렵고 환자의 불편감이 증가하는 단점을 가지고 있다. 최근에 향상된 초탄성 Ni-Ti alloy wire는 교정력을 좀 더 효과적으로 전달할 수 있고, improved superelastic wire (ISW)를 이용한 tip-back은 디자인이 간단하기 때문에 간단한 조작으로 와이어를 제작할 수 있으며, 환자의 불편감이 감소할 수 있다. 본고에서는 향상된 초탄성 Ni-Ti alloy wire와 악간 고무줄을 이용하여 하악 구치부를 원심 경사이동한 증례를 소개하고, 효과적인 임상 적용을 위한 고려사항을 살펴보고자 한다.
Unmanned Aerial Vehicle (UAV) has several advantages over conventional remote sensing techniques. They can acquire high-resolution images quickly and repeatedly. And with a comparatively lower flight altitude, they can obtain good quality images even in cloudy weather. In this paper, we developed for estimating garlic growth at field scale model in major cultivation regions. We used the $NDVI_{UAV}$ that reflects the crop conditions, and seven meteorological elements for 3 major cultivation regions from 2015 to 2017. For this study, UAV imagery was taken at Taean, Changnyeong, and Hapcheon regions nine times from early February to late June during the garlic growing season. Four plant growth parameters, plant height (P.H.), leaf number (L.N.), plant diameter (P.D.), and fresh weight (F.W.) were measured for twenty plants per plot for each field campaign. The multiple linear regression models were suggested by using backward elimination and stepwise selection in the extraction of independent variables. As a result, model of cold type explain 82.1%, 65.9%, 64.5%, and 61.7% of the P.H., F.W., L.N., P.D. with a root mean square error (RMSE) of 7.98 cm, 5.91 g, 1.05, and 3.43 cm. Especially, model of warm type explain 92.9%, 88.6%, 62.8%, 54.6% of the P.H., P.D., L.N., F.W. with a root mean square error (RMSE) of 16.41 cm, 9.08 cm, 1.12, 19.51 g. The spatial distribution map of garlic growth was in strong agreement with the field measurements in terms of field variation and relative numerical values when $NDVI_{UAV}$ was applied to multiple linear regression models. These results will also be useful for determining the UAV multi-spectral imagery necessary to estimate growth parameters of garlic.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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